물리 법칙 기반 AI
데이터 학습에만 의존하지 않고 물리적 법칙이나 제약 조건을 모델 아키텍처나 손실 함수에 직접 통합하는 머신러닝 기법이다. 이는 모델이 물리적으로 타당한 결과를 도출하도록 유도하며, 데이터가 부족한 상황에서도 높은 예측 정확도와 신뢰성을 확보하는 데 중요한 역할을 한다.